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摘要:
采用反馈神经网络结合遗传算法(BPANN-GA)对高效液相色谱(HPLC)法同时测定纤维堆囊菌(Sorangium cellulosum)代谢物中埃博霉素A(Epo A)和埃博霉素B(Epo B)含量的条件进行优化,采用均匀设计(U312)方案对流动相中乙腈的体积分数、色谱柱温度和流动相的pH等3个因素进行实验设计;以色谱函数(COF)值为优化指标,运用双层反馈神经网络建立色谱优化函数(COF)值,考察因素间的预测模型,采用Levenberg-Marquardt backpropagation算法对所建立的神经网络预测模型进行训练,以逼近度(Da)为优化参数,选择预测模型的最适隐含层节点数.最优预测模型预测的COF值与实验值之间的相关系数(R)达到0.98165,采用遗传算法在实验考察范围内进行全局寻优,得到最优化的HPLC分析条件: 流动相中乙腈体积分数为29.2%,色谱柱温度为34 ℃,流动相pH为4.23.在此最优条件下对纤维堆囊菌代谢产物进行HPLC分析,结果表明,该方法对两种埃博霉素色谱峰均具有较好的分离度.
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文献信息
篇名 纤维堆囊菌发酵液中埃博霉素含量的HPLC法分析
来源期刊 高等学校化学学报 学科 化学
关键词 反馈神经网络(BPANN) 遗传算法(GA) 埃博霉素 高效液相色谱(HPLC)
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 1960-1964
页数 5页 分类号 O657.7
字数 2703字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0251-0790.2009.10.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 滕利荣 吉林大学生命科学学院 208 2857 26.0 44.0
2 逯家辉 吉林大学生命科学学院 93 1629 19.0 38.0
3 郭伟良 吉林大学生命科学学院 26 219 9.0 13.0
4 孟凡欣 吉林大学生命科学学院 42 152 7.0 10.0
5 杜林娜 吉林大学生命科学学院 3 17 2.0 3.0
6 李又欣 吉林大学生命科学学院 2 9 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
反馈神经网络(BPANN)
遗传算法(GA)
埃博霉素
高效液相色谱(HPLC)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高等学校化学学报
月刊
0251-0790
22-1131/O6
大16开
长春市吉林大学南湖校区
12-40
1980
chi
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9
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